MATLAB图像融合系统
- 课题介绍
1.1 课题开发背景
1.1.1 图像融合的定义
数字图像融合（Digital Image Fusion）是以图像为主要研究内容的数据融
合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感
器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。由于不同模式
的图像传感器的成像机理不同，工作电磁波的波长不同，所以不同图像传感器获
得的同一场景的多幅图像之间具有信息的冗余性和互补性，经图像融合技术得到
的合成图像则可以更全面、更精确地描述所研究的对象。正是由于这一特点，图
像融合技术现已广泛地应用于军事、遥感、计算机视觉、医学图像处理等领域中。
数字图像融合是图像分析的一项重要技术，该技术在数字地图拼接、全景图、
虚拟现实等领域有着重要应用。虽然 Photoshop 等图像处现软件提供了图像处理
功能，可以通过拖放的方式进行图像拼接，但由于完全是手工操作，单调乏味，
且精度不高，因此，有必要寻找一种方便可行的图像融合方法。Matlab 具有强大
的计算功能和丰富的工具箱函数，例如图像处理和小波工具箱包含了大多数经典
算法，并且它提供了一个非常方便快捷的算法研究平台，可让用户把精力集中在
算法上而不是编程上，从而能大大提高研究效率。
1.1.2 手动配准与图象融合
图像融合包含图像配准和无缝合成两个部分.由于成像时受到各种变形因素
的影响，得到的各幅图像间存在着相对的几何差异。图像配准是通过数学模拟来
对图像间存在着的几何差异进行校正，把相邻两幅图像合成到同一坐标系下，并
使得相同景物在不同的局部图像中对应起来，以便于图像无缝合成。本文采用
Matlab 中的 cpselect、cp2tform 函数完成几何配准。cpselect 函数显示图像界面，
手动在两幅图像的重叠部分选取配准控制点，Matlab 自动进行亚像素分析，由
cp2tform 函数值正重叠部分的几何差异。
图像配准之后，由于图像重叠区域之间差异的存在，如果将图像象素简单叠
加，拼按处就会出现明显的拼接缝，因此需要一种技术修正待拼接图像拼接缝附
近的颜色值，使之平滑过渡，实现无缝合成。传统的融合方法多是在时间域对图
像进行算术运算，没有考虑处理图像时其相应频率域的变化。从数学上讲，拼接
缝的消除相当于图像颜色或灰度曲面的光滑连接，但实际上图像的拼接与曲面的
光滑不同，图像颜色或灰度曲面的光滑表现为对图像的模糊化，从而导致图像模
糊不清。
1.1.3 图象融合研究的发展现状和研究热点
在众多的图像融合技术中，基于小波变换的图像融合方法已成为现今研究的
一个热点。这类算法主要是利用人眼对局部对比度的变化比较敏感这一事实，根
据一定的融合规则，在多幅原图像中选择出最显著的特征，例如边缘、线段等，
并将这些特征保留在最终的合成图像中。在一幅图像的小波变换中，绝对值较大
的小波系数对应于边缘这些较为显著的特征，所以大部分基于小波变换的图像融
合算法主要研究如何选择合成图像中的小波系数，也就是三个方向上的高频系
数，从而达到保留图像边缘的目的。虽然小波系数(高频系数)的选择对于保留图
像的边缘等特征具有非常主要的作用，但尺度系数(低频系数)决定了图像的轮
廓，正确地选择尺度系数对提高合成图像的视觉效果具有举足轻重的作用。
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创新方案的话，可以为一种基于小波变换的图像融合算法，在考虑小波系数选择规则的
前提下，还重点研究了尺度系数的选择方案。小波系数的选择基于绝对值最大的原则，并对
选择方案的一致性进行了验证。所谓的一致性指的是对于空间某像素点，其小波系数的选择
方案应和其邻近点一致。本文设计了三种选择尺度系数的方案，并从理论上和仿真结果上对
这三种方案进行了比较，选择出一种最好的方案。本文给出的算法可用于两幅图像或多幅图
像的融合，从仿真结果可看出，这个算法较好地保持了图像的边缘，具有较好的视觉效果。
1.2 设计要求
题 目:几种图像融合算法的 Matlab 程序设计
初始条件:
1、提供实验室机房及其 matlab 软件；
2、提供两张同一景物不同效果的图片；
3、数字图像处理的基本理论学习。
要求完成的主要任务:(包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写
等具体要求):
（1）掌握图像融合的基本原理；
（2）熟练掌握 matlab 软件，并利用 matlab 设计一程序完成以下功能；
（3）通过对图像融合原理的认识，进行实现图像融合的程序设计；
（4）用两张灰度图片进行该程序的检验，记录其结果，并对产生的结果进行比
较分析；
（5）独立完成设计说明书。
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